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python - GridSearch で parameter_space を構成する方法は?
以下の例を参照してください。
問題は、私の ANN がどのように内部にとどまっているのかを理解することです。
この例では、入力層に 20 個のニューロン、200 個と 100 個のニューロンの 2 つの非表示層、および 1 個のニューロンを含む出力層を使用する必要があります。これは、問題がバイナリ分類であるためです。
InputLayer (20) --- Hiddenlayer 1 (200) --- Hiddenlayer2 (100) --- OutputLayer (1)
「hidden_layer_sizes」には非表示レイヤーのみが挿入されることはわかっていますが、入力レイヤーと出力レイヤーをどのように示すのでしょうか? また、"GridSearchCV" はどのように隠れ層のニューロンの数を変更して最適な構成を見つけるのでしょうか?
neural-network - MLPRegressor での単純な (X,Y) データの過剰適合に対処する方法
少量のデータを処理し、Folding [GridSearchCV] を使用して過剰適合に対処する
モデルからより良い推定値を得る方法について、私は完全に困惑しています。コードを実行しようとすると、Accuracy が負になるようです。値をより確実に予測できるように、cross_val_score またはテスト スコア、またはそれを呼びたいものを改善するにはどうすればよいですか。
さらにデータを追加してみました (50 から 200+)。
私はランダムなパラメータを試しました（そして、これは単純なアプローチであることに気付きました）
また、機能のStandardScalerを使用してデータをクリーニングしてみました
誰にも提案はありますか？
63行目以降の出力
0.9142644531564619 {'activation': 'logistic', 'alpha': 0.001, 'early_stopping': True, 'hidden_layer_sizes': 7, 'learning_rate': 'constant', 'learning_rate_init': 0.1, 'max_iter': 4000, 'random_state ': 2, 'solver': 'lbfgs', 'tol': 0.01, 'verbose': True}
精度: -21.91 (+/- 58.89) [ -32.87854574 -105.0632913
-22.89836453 -7.33154414 -22.38773819 -3.3786339 -1.7658796 -3.78002866 -4.78734308 -14.81]
scikit-learn - AttributeError: 新しいバージョンの sklearn が原因で、'str' オブジェクトに属性 'parameters' がありません
sklearn を使用してトピック モデリングを行っています。Grid Search の出力から対数尤度を取得しようとすると、次のエラーが発生します。
AttributeError: 'str' オブジェクトには属性 'parameters' がありません
「パラメーター」が古いバージョンで使用されており、sklearn の新しいバージョン (0.22) を使用していて、エラーが発生しているという問題を理解していると思います。新しいバージョンで使用されている用語も検索しましたが、見つかりませんでした。以下はコードです：
前もって感謝します！